Pythonで全ての実験の組み合わせを表示したテーブルを作成する方法

Question

前提・実現したいこと

7つのパラメータのリストから値を一つずつ取り出し、全ての組み合わせを表示したテーブルを作りたいのですが、どうすればよいでしょうか。

7つのパラメータをリスト化
list = [a,b,c,d,e,f,g]

それぞれのパラメータに格納された数値
a = [4,6,8]
b = [4,6,8]
c = [0, 0.8, 1.6]
d = [3, 4, 6]
e = [4, 5, 6]
f = [0.9, 1, 1.1]
g = [5, 15, 25]

a～gまでの全ての組み合わせを考えた場合、全部で3**7=2187通りになりますが、このすべての組み合わせをPandasのデータフレームで作成するにはどうすればよいでしょうか。

バージョン：
Python version:3.7.0
Numpy version:1.19.1
Pandas version:1.1.1
Scipy version:1.1.0

できるだけ多くの方から回答いただければ嬉しいです。
よろしくお願いします

Answer 1

「a～gまでの全ての組み合わせ」は直積集合 a×b×c×d×e×f×g と考えることができるので、itertools.product() でその直積集合の要素を作成します。
それを入力として DataFrame を以下のように作成すればよいです。

from itertools import product

import pandas as pd

a = [4, 6, 8]
b = [4, 6, 8]
c = [0, 0.8, 1.6]
d = [3, 4, 6]
e = [4, 5, 6]
f = [0.9, 1, 1.1]
g = [5, 15, 25]
lst = [a, b, c, d, e, f, g]

df = pd.DataFrame(product(*lst), columns=list("ABCDEFG"))
print(df)
#    A  B    C  D  E    F   G
# 0  4  4  0.0  3  4  0.9   5
# 1  4  4  0.0  3  4  0.9  15
# 2  4  4  0.0  3  4  0.9  25
# 3  4  4  0.0  3  4  1.0   5
# 4  4  4  0.0  3  4  1.0  15

Comments

[cassiae1983]

ありがとうございます。追加で質問なのですが、*lstはどういう意味なのでしょうか。
素人質問ですみません。

[tiitoi]

リストやタプルを
x = [a, b, c]
func(*x)
とすると、func(a, b, c) と同じ意味になるという Python の機能です。

解答のコードの場合、lst = [a, b, c, d, e, f, g] なので、product(a, b, c, d, e, f, g) と同じ意味になります。

Answer 2

組み合わせはsklearn.utils.extmath.cartesian()にリストのリストを渡すことで求めることが出来ます。

import pandas as pd
from sklearn.utils.extmath import cartesian

a = [4, 6, 8]
b = [4, 6, 8]
c = [0, 0.8, 1.6]
d = [3, 4, 6]
e = [4, 5, 6]
f = [0.9, 1, 1.1]
g = [5, 15, 25]
lst = [a, b, c, d, e, f, g]

df = pd.DataFrame(cartesian(lst), columns=list("ABCDEFG"))
#       A  B  C  D  E  F   G
# 0     4  4  0  3  4  0   5
# 1     4  4  0  3  4  0  15
# 2     4  4  0  3  4  0  25
# 3     4  4  0  3  4  1   5
# 4     4  4  0  3  4  1  15
# ...  .. .. .. .. .. ..  ..
# 2182  8  8  1  6  6  1  15
# 2183  8  8  1  6  6  1  25
# 2184  8  8  1  6  6  1   5
# 2185  8  8  1  6  6  1  15
# 2186  8  8  1  6  6  1  25

---

itertools.product()よりも、sklearn.utils.extmath.cartesian()を用いたほうが高速です。

In [11]: %timeit pd.DataFrame(product(*lst), columns=list("ABCDEFG"))
3.39 ms ± 37.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [12]: %timeit pd.DataFrame(cartesian(lst), columns=list("ABCDEFG"))
344 µs ± 5.08 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Comments

[cassiae1983]

小数で表示されているｃとｆのリストがこの方法でやると、０か1で表示されます。これを解消するにはどうすればよいでしょうか？

[kirara0048]

小数点があったんですね、すみません確認不足でした。。。